论文笔记：ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization

ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization

2019-03-12 23:48:42

Paper：https://arxiv.org/pdf/1811.07628

Code: https://github.com/visionml/pytracking

1. Background and Motivation:

这篇文章的主要动机是从改善重合度的角度，来提升跟踪的总体性能。因为现有的算法，大部分都在强调，怎么做才能跟的上，而很少有人专门研究：“怎么跟踪，才能跟踪的好？”这里的好，不但是指能时刻跟住目标，而且所预测的 BBox 要能很好的框柱目标物体。所以，这里就要谈到重合度的问题了，即文章标题所体现的 “Overlap Maximization”。文章主要是受到 IoU Net 的启发，有兴趣的可以先去看下这个物体检测的文章。

作者将跟踪任务主要分为两种：a classification task and an estimation task。前者是粗略的将提取的图像块分类为前景和背景，得到一个粗略的目标位置；而后者是通过一个 BBox 来预测目标的状态。最新的一个顶尖跟踪算法，也是依赖于模型中的分类成分来进行目标预测。但是这种策略是有很大局限性的，因为 bounding box estimation 是一个非常具有挑战性的任务，需要对目标的姿态有高层的理解，如下图所示：

而本文尝试解决 target classification 和 estimation in visual tracking 存在的鸿沟。作者引入一种新颖的多任务跟踪框架，主要包括两个成分，用于 target estimation 和 classification。本文的跟踪示意图如下图所示。基于 IoU-Net，作者训练一个目标预测模块（Target estimation module）来预测 target 和 estimated BBox 之间的 IoU overlap，即：the Jaccard Index。但是，由于原本的 IoU-Net 是class-specific，并不能直接拿过来用于 tracking，所以作者提出一个新的框架，将 target-specific information 融合到 IoU 的预测中。作者用过引入一个 modulation-based network component，将 target appearance 结合到 reference image 中，以得到特定目标的重合度预测（the target-specific IoU estimates）。酱紫，就可以让作者的目标预测模块在大型数据集上，进行 offline 的训练。在跟踪的过程中，目标 BBox 就是简单的最大化每一帧预测的 IoU overlap。

此外，作者还设计了一个 classification module，并且是 online 训练的，提供了较高的鲁棒性。作者最终的跟踪过程就是：target classification，estimation，and model update。作者在四个数据集上取得了极大地提升，包括：NFS, UAV123， TrackingNet and VOT-2018。

2. Overview of ATOM:

该模型主要包括两个部分，一个是 target estimation，另一个是 target classification。

对于 target estimation，就是刚刚提到的 IoU-predictor，主要包括四个输入：

1). 当前视频帧的 feature；

2). 当前视频帧预测的 bounding box；

3). reference image 的 feature；

4). reference image 的目标 BBox；

然后，该网络输出的是：当前视频帧 BBox 的 IoU 预测得分。

第二个网络是用于 target classification，是 online 训练的。就是用于对提取的 proposal 进行打分，进行前景和背景的区分。但是，作者并没有采用常规的 SGD optimizator，而是用了基于 Conjugate Gradient and Gauss-Newton 的优化策略。原因呢？就是可以确保 fast online training。

3. The Details of ATOM:

3.1　Target Estimation by Overlap Maximization

IoU-Net 介绍：

网络结构：

如上图所示，作者想要设计一种 IoU-Net 用于跟踪问题，想要做到 target-specific IoU prediction，由于 IoU 预测任务是更加高层的，所以，在单张图像上进行训练或者微调是不可行的。所以，作者认为目标预测网络需要离线训练，以学习一个 general 的表达进行 IoU prediction。作者刚开始的实验表明：简单的将 reference image 和 current-frame features 进行结合的效果并不好。作者也发现：Siamese 的网络结构也无法得到最好的效果。在本文中，在给定单张参考图像的条件下，作者就提出一种 modulation-based network architecture 来预测任意一个物体的 IoU，如上述流程图所示。

该网络包含两个分支，这两个分支都是依赖于 ResNet-18 Block 3 和 Block 4 的feature 作为输入。

The reference branch 将参考图像的 features x0 和 target BBox 标注 B0 作为输入，其返回一个 modulation vector c(x0, B0)。具体网络结构就是：一个卷积层，然后接一个 PrPool 和一个 fc 层。

The current image，即我们要预测目标包围盒的状态，是在 test branch 进行的。其首先将 feature map x 输入到两个卷积层，然后经过 PrPooling layer，得到的结果是 z(x, B)。这样子得到的 target-specific representation，有效的结合了 reference appearance information。然后将该特征输入到 IoU predictor module g，这个是由三个全连接层构成的。

为了训练这个网络，我们最小化公式（1）的预测误差。在跟踪的过程中，我们最大化该 IoU 来预测目标的状态。

3.2　Target Classification by Fast Online Learning:

有了 proposal，剩下的就是对这些样本进行前景和背景的判别了。作者的目标分类模型是一个 2层的全卷机层，定义为：

此处，x 是 backbone feature map，w 是网络参数，$\phi$ 是激活函数，* 是标准的多通道卷积。受到最近一些判别性相关滤波方法的启发，作者将相似性学习的目标定义成与 L2 分类误差类似的形式：

最小化上述公式（3）的一种比较粗暴的方式，就是采用标准的 SGD 的方法。但是这些方法缺对 online learning 的方式不够友善，因为其收敛速度很慢。所以作者自己提出了一种新的优化方法，进行更加高效的优化，具体细节见原文。关于这一块，等我仔细研读后，再对博文进行更新。

实验部分：

实验在多个数据集上都取得了顶尖的效果，而且提升不是一星半点。

巴特西

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